from numpy import *
import operator
from os import listdir
def knn(k,testdata,traindata,labels):
traindatasize=traindata.shape[0]
dif=tile(testdata,(traindatasize,1))-traindata
sqdif=dif**2
sumsqdif=sqdif.sum(axis=1)
distance=sumsqdif**0.5
distancesort=distance.argsort()
count={}
for i in range(0,k):
vote=labels[distancesort[i]]
count[vote]=count.get(vote,0)+1
sortcount=sorted(count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true)
return sortcount[0][0]
#處理，先將儲存為等高等寬的格式，然後轉為文字
from pil import image
fh=open("c:/users/lenovo/desktop/text1.txt","a")
width=im.size[0]
height=im.size[1]
for i in range(0,width):
for j in range(0,height):
cl=im.getpixel((i,j))
clall=cl[0]+cl[1]+cl[2]
if(clall==0):
fh.write("1")
else:
fh.write("0")
fh.write("\n")
fh.close()
#載入資料，使乙個檔案變成一行
def datatoarray(fname):
fh=open(fname)
arr=
for i in range(0,32):
thisline=fh.readline()
for j in range(0,32):
return arr
arr1=datatoarray("g:/python 安裝/資料分析及挖掘/testandtraindata/traindata/0_89.txt")
#建立乙個函式取檔名字首
def seplabel(fname):
filestr=fname.split(".")[0]
label=int(filestr.split("_")[0])
return label
#建立訓練資料
def traindata():
labels=
trainfile=listdir("g:/python 安裝/資料分析及挖掘/testandtraindata/traindata")
num=len(trainfile)
#列長度為1024，每一行儲存乙個檔案
#用乙個陣列儲存所有的訓練檔案，行為檔案數量，列為1024
trainarr=zeros((num,1024))
for i in range(0,num):
thisfname=trainfile[i]
thislabel=seplabel(thisfname)
trainarr[i,:]=datatoarray("g:/python 安裝/資料分析及挖掘/testandtraindata/traindata/"+thisfname)
return trainarr,labels
#用測試資料呼叫knn演算法測試，看是否能夠準確識別
def datatest():
trainarr,labels=traindata()
testlist=listdir("g:/python 安裝/資料分析及挖掘/testandtraindata/testdata")
testnum=len(testlist)
for i in range(0,testnum):
thisfile=testlist[i]
testarr=datatoarray("g:/python 安裝/資料分析及挖掘/testandtraindata/testdata/"+thisfile)
rknn=knn(3,testarr,trainarr,labels)
print(rknn)
#datatest()
#抽某個檔案測試
trainarr,labels=traindata()
thisfile="8_8.txt"
testarr=datatoarray("g:/python 安裝/資料分析及挖掘/testandtraindata/testdata/"+thisfile)
rknn=knn(3,testarr,trainarr,labels)
print(rknn)
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